Study characteristics and methods in a national nursing and allied health research programme: A descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the characteristics, methods and publications of studies funded by a French research programme for nursing and allied health professions. BACKGROUND: In some countries, the emerging field of nursing and allied health research is supported by funding programmes that are poorly documented. DESIGN: Observational descriptive study. METHODS: Data from funded studies in 2012-2020 were identified in publications, registries or an institutional repository by two authors in April-May 2022. Methods (quantitative, qualitative, mixed-method), study designs using the mixed-methods appraisal tool and thematic categories were extracted. RESULTS: In total, 212 studies were funded. The yearly number of studies has risen from 19 in 2012 to 33 in 2020. Eight nursing and allied health professions were represented among grant recipients, including 42% (89/212) of nurses. Half of the studies with identified methods were multicentric (91/185, 16% in 2012 and 71% in 2018). The median funding per study has risen from €63,471 in 2012 to €251,665 in 2020. The predominant methods were quantitative and interventional (144/185, 78%), with randomised controlled trials being the most frequent study design (125/144, 87%). Among the 38 quantitative observational studies, 14 (37%) were diagnostic studies. Three qualitative or mixed-methods studies were reported. The thematic categories included rehabilitation, nursing care, complementary medicine, patient education and metrology. Of the 50 completed studies, 18 publications were identified. CONCLUSIONS: The number of studies, multicentric studies and funding appeared to increase over the nine-year study period. The predominance of high-level evidence studies is encouraging, although a limited number of studies have been published. IMPLICATIONS FOR NURSING AND HEALTH POLICY: This study highlights the gradual involvement in a nursing and allied health research programme and the support needed to disseminate research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».